どんな仕事か: 【仕事概要】
＜役割＞
- ビジネス課題ヒアリングおよび要件定義のリード
- 高度な機械学習手法を用いたモデル開発・精度改善
- MLOps環境を整備し、モデルの安定稼働および継続的改善を推進
- チーム内外への知見共有・技術的リーダーシップ発揮

＜採用背景＞
- リソース観点：既存のデータサイエンス/アナリティクスチームが保有する人員では、新規プロジェクト（ユーザー行動予測モデルなど）の増加に対して、分析・モデル開発・運用フェーズまでの一貫した対応が困難になっているため。
- ケイパビリティ観点：直近のAIの発展を鑑みるに、機械学習モデルの高度化（深層学習モデル、時系列予測など）やMLOpsプロセスの構築、ビジネスサイドとの密接な連携によるアクショナブルなインサイト創出など、上級レベルのデータサイエンス能力を補強する必要があるため。

【具体的な業務】
ビジネス目標に直結するデータサイエンスプロジェクトのリード。特に大規模データを用いた予測モデル・推奨モデルの開発・改善を主導し、結果をサービス改善・プロダクト戦略に反映させる役割を担っていただきます。

誰に：社内のプロダクトマネージャー、マーケティング、営業、経営層
誰と：データエンジニア、MLエンジニア、データアナリスト、デザイナー
何を：ユーザー行動予測モデル、レコメンドエンジン、KPIダッシュボードの作成
どのように：データ取得～前処理～特徴量エンジニアリング～モデル開発～評価～ABテスト～本番運用まで、アジャイル的な手法で進行し、クラウド環境（GCP）やMLOpsツールチェーンを活用しながら短いサイクルでモデルを改善

【仕事のやりがい】
・研究開発からプロダクトへの組み込み、その後の改善・効果検証まで、データチーム単体で完結するケイパビリティがあり、高速な実験が可能。
・チーム内には優秀な若手データサイエンティストやデータエンジニアが在籍しており、日頃から刺激を受けやすい。
・海外論文や最新手法を取り入れようとするカルチャーがあり、定期的な勉強会・輪読会がある。
・単なるモデル構築に留まらず、戦略立案から運用改善まで、一気通貫でプロダクト価値向上に貢献できる。
・経営陣との距離が近く、自らのアウトプットがビジネス成果に反映されやすい。むしろ、ビジネス成果に反映させることを求められる。
求められるスキルは: 必須・機械学習モデル開発における3年以上の実務経験（Python、R、SQLによる分析とモデル実装経験）
・深層学習（TensorFlow、PyTorch）や時系列解析、教師なし学習を含む多様なモデリング手法の知見
・大規模データ処理基盤（BigQueryなど）での分析経験
・ビジネス部門との折衝・要件定義、およびモデル成果の可視化・レポートスキル
・モデル構築や分析結果を事業KPIへ繋げ成果を出した経験

歓迎・MLOps環境構築（Kubeflow、MLflow、SageMaker Pipelinesなど）経験
・データガバナンス、データ品質管理プロセスへの深い理解
・ドメイン特化型モデル（例：EC、サプライチェーン、金融、HRなど）での成功実績
・チームメンバーのメンタリング、テックリード経験
雇用形態は: 正社員
どこで働くか: 東京都渋谷区
勤務時間は: フレックス制コアタイム11～16時
給与はどのくらい貰えるか: 1,100万～1,300万円スタート
待遇・福利厚生は: 社会保険・労働保険完備
健康診断・インフルエンザ予防接種無料
通勤手当支給上限3万円/月
ベビーシッター補助
書籍購入制度
副業OK（一部条件あり）
子育て・介護を行う社員の時短勤務制度
産休・育休制度
各種研修（PPT・Excel・ライティング～マネジメント研修など）
CD-Time（育成・キャリア形成にコミットする1on1）
休日休暇は: 完全週休2日制土日祝日休み
特別休暇
年末年始休暇
夏季休暇（7～9月に3日間好きな日に取得）
年次有給休暇（入社6ヶ月経過後から10日～20日付与）
慶弔休暇

★研究開発からプロダクトへの組み込み★海外論文・最新手法を取り入れる文化／データサイエンティスト

データサイエンティスト